Amostral Optimization of Mechanical Resistance to the Penetration of a Yellow Oxisol Under Pasture
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The degradation of pastures can be characterized by several factors, mainly due to the management adopted, so in view of the country’s territorial extension and the peculiarity of each region and soil type, it is essential to develop research to improve the monitoring of the system. The objective of this study was to evaluate the effect of different sample densities to establish a mesh that gives precision in maps of spatial variability of soil mechanical resistance to root penetration to pasture areas in the coastal tableland region of Northeast Brazil. In a pasture area, three sampling meshes were demarcated for georeferenced evaluation of soil mechanical resistance to root penetration: mesh 1 established in the dimensions of 50 × 50 m, mesh 2 of 100 × 100 m and mesh 3 of 150 × 150 m, totaling an area of 9 ha. The soil resistance to penetration was measured using an automated apparatus, coupled to a tractor. The variation found in the values of penetration resistance in subsurface can be related to the management adopted in the area, as well as the trampling of the animals. Data on soil penetration resistance in pasture showed that the most compacted zone was always below 30 cm depth by using different sample densities. The results allow us to conclude that the higher the density of the sampling mesh, the greater the accuracy of the data and that, independently of the sample mesh, it was possible to identify the layer of higher soil mechanical resistance to root penetration.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle